雅书

对当前人工智能在医学、医疗、医药的发展与应用做了全景式综述，广度有余，深度不足，前瞻性、思想深度与启发性刚刚好。此外，对于当代医疗、尤其在美国当中的问题与弊病，固然通过人工智能技术的进步能推动变革，提高效率，改善医生在诊断、治疗过程中的失误，减轻患者负担，减少医护过劳，然而，这些问题很大程度上跟美国的医疗体制相关，培养的医学生不足，准入门槛人为不必要过高，保险公司与私人医疗集团的牟利需求，使得美国的医疗投入高而成效低，所以，医疗技术固然要发展，但也必须同时进行改革，才有预期的良好结果。

AI看病，医生看人

写得很好的一本书，非常积极，让我看到很多的希望，也给我很多忧虑。虽然明白人类社会政治斗争的必然，有的时候还是会幻想如果世界上能多一些科研少一些政治角斗就好了。和外公分开的日子里看了最好的告别，心里还想也许我的科研成果能让外公活得更久。而如今外公去世快一年了。多年未见，常年的精神疾病也让我对他的回忆所剩无几。看到书里对于临终关怀的展望，又悲从心生。很多事情本来能做到，我们却不被给予机会做到。如今我还充满解决人口精神卫生的动力，但现实又能允许我做出些什么呢？未来我何去何从

因为也算在这个行业，所以感觉作者说的比较浅。人工智能当然取代不了人，说来说去感觉没有什么新意。

本书围绕深度医疗的三大主要组成：深度表型分析，运用一切相关数据深度识别个体的能力；深度学习即当下人工智能领域十分热门的技术，有网友甚至调侃是个研究生就需要搞人工智能深度学习；最后落脚到深度共情，不仅仅是需要新技术，对医生这个群体所需要具备的特质进行强调。

头重脚轻

翻译的挺好

广度有余，深度不足。像各个公司的百科全书，适合在里面找创业方向

随着技术的发展，人不仅要适应新的工具，也要适应新工具下人与人之间的新关系，技术应旨在将人变成更好的人，而不是变得更不像人，技术应用来限制恶的人性，辅助善的人性和追求，在我们能想得到的未来人性始终是推动我们这个世界前进的根本动力。医学就是在不确定性中寻找确定，人工智能与医学的结合也无法让医学达到无所不能，但医学的发展应让我们更深地认识到人类的局限和弱点，然后才能成为更好的人。

好像读了很多东西，又好像没读到啥

比较全面，但不够硬核

仿佛看了篇大型综述。

一本讲解依附于人工智能与机器学习的未来医疗趋势的书籍，展示了人工智能在医疗服务上游：生物医学、新药研发的应用及在医学实践中潜在应用前景，目前在临床最大的作用似乎是辅助诊断，已在基于模式的病理科、影像科和皮肤科得到应用，这属于深度学习的初级应用，对于深层次的虚拟医疗助手等还在初期研发阶段。未来的医疗革命，在于数字医疗（深度表型分析提供的兼具深度广度长度的数据），深度学习以及由于应用前两者而带来的深度人文关怀，旨在优化治疗效率之后，医生可以腾出时间弥补以往医疗流程中缺失的项目：对患者的关怀，在这三者共同作用下，可以促进对疾病的预防和治疗，取代以往被浪费的医疗资源，成为医疗卫生领域经济危机的补救措施，也最终实现了真正的医学：在场，共情，信任，关怀，人性… 总结就是：机器没有感情，人需要感情！

新意不足，还没国内先进

1、作者非常有格局。书中描绘的医疗的未来未必是真的未来，但是是美好的未来；2、中文版推荐序是败笔，既肤浅，又敷衍；3、翻译扣分；4、译者后记纯纯地给自己加戏，小学生的文章中心思想总结水平，非常尬；5、一本不到300页，定价90元人民币的书，把参考文献和附录删掉，放到了自家APP上，美其名曰是为了节约纸张和降低书价，讽刺。（上网搜了一下，湛庐文化的书都喜欢这么搞。）

Eric Topol是医疗人工智能的巨佬。此书回顾了一些该领域（GPT前）的进展，尽管对我来说本就在这个领域没太多新知识，但放一块读还是不错的。另外作者高度强调了共情的重要性，我非常认可。医生和人工智能无论现在还是将来最大的区别就是医生是“人”。

书中描述的场景看似离我们如今的就医体验还很遥远 技术其实已经不是最大的门槛了 希望真正意义上的深度医疗可以早日照进现实吧

“医学是人类的事业，而不是流水线”。虽然医疗跨界在不断进化，但我们应该保持医疗的初心：存在、共情、信任、关怀、人性化！

不要过早的过滤数据

本从业者（雾）比较快地浏览了一遍，仍然花了4小时余。前大半对人工智能在生物医学相关领域的重要应用（影像，NLP，药物开发，基因预测等）做了一个综述，后小半展望人工智能与医生的合作方式，大体思路是算法节省出常规流程，让医生有更多时间与患者交流，更重视人文关怀。和我的看法相去不远。翻译到专业术语有时比较别扭。